MADENCĐLĐK YATIRIMLARI RĐSK DEĞERLENDĐRMESĐ ĐÇĐN BĐR BĐLGĐSAYAR YAZILIMININ GELĐŞTĐRĐLMESĐ

Madencilik Dergisi, Cilt 46, Sayı2,Haziran-2007

MADENCĐLĐK YATIRIMLARI RĐSK DEĞERLENDĐRMESĐ ĐÇĐN BĐR BĐLGĐSAYAR YAZILIMININ GELĐŞTĐRĐLMESĐ

Development of a Computer Program for Risk Evaluation of Minerals Industry Investments

Dr.Özgür AKKOYUN Dr. Erhan ÇETĐN

ÖZET

Bu çalışmada, madencilik yatırımları ile ilgili olarak yatırım riski değerlendirmesine yardımcı olabilecek bir bilgisayar yazılımı geliştirilmiştir. Yazılım, riskli yatırımlar olarak değerlendirilen madencilik yatırımları için, geçmiş yıllarda gerçekleşen bilgileri girdi olarak alıp bir benzetim uygulamaktadır. Bu benzetim sonucunda yazılım, madencilik yatırımının ömrü boyunca ortaya çıkması muhtemel sonuçları belirleyerek yatırımcıya yardımcı olmaktadır. Çalışma sonunda, iki maden yatağı için bilgiler yazılıma yüklenip denenmiştir. Denemede her iki maden yatağının sabit bilgileri eşit alınmış, değişken bilgiler ise iki farklı dağılım şeklinde girilmiştir. Yazılıma birinci yatak için düşük varyanslı, ikinci yatak için yüksek varyanslı bir maliyet ve satış fiyatı dağılımı ve tenör-tonaj dağılımı girilmiştir. Bu sayede, fiyat ve maliyetlerdeki istikrarın ya da dalgalanmaların ve tenör-tonaj dağılımının homojenitesinin yatırım kararları açısından ne derece önemli olduğu gerçeği ortaya konulmaya çalışılmıştır.

Anahtar sözcükler: Madencilik yatırımı, risk analizi, yazılım, visual basic

ABSTRACT

In this study, a computer program that can be used for evaluation of risk investments for minerals industry is developed. The program apply a simulation for mining investments which are considered as risky, by using values of recent years as input data. At the end of this simulation, program helps to investors by showing possible results of a mining project for the life of the mine. Finally, data about two mineral deposits are searched by means of the program. For the case study, fixed values are chosen as the same for both of the deposits, variables are chosen as two different distributions. Costs and prices data and grade-tonnage data with a lower variance entered for the first deposit and that with a higher variance entered for the second deposit. Thus, it is meant to show how important the stability or fluctuations of prices and costs and the homogeneity of grade-tonnage distributions for investment decisions.

Keywords: Mining investment, risk analysis, software, visual basic

1. GĐRĐŞ

Yatırım projelerinde temel amaç, hedeflenen mal veya hizmet üretimi sürecinin girişimci ya da kamu yararı açısından en az maliyetle ve en fazla yararı sağlayacak şekilde önceden belirlenen süre içinde gerçekleştirilmesidir.

Girişimcileri yatırım yapmaya yönlendiren temel unsur kazançtır. Bu nedenle farklı yatırım projeleri arasından en yüksek kazanç getirmesi öngörülenin seçilmesi beklenir. Yatırımın gerçekleşmesi için belirli bir miktar varlığını

harcamayı göze alan girişimcilerin çeşitli yatırım seçenekleri içinden en kazançlı ve en az riskli olanını seçmek istemeleri doğaldır.

Yatırım projelerinin başlangıçta öngörülenden farklı bir sonuç ile karşılaşmasına risk denir. En büyük risk, yatırımdan beklenen faydanın sağlanamamasıdır. Gerçek hayatta tüm girdiler, elemanlar, çıktılar ve yatırımın gerçekleştirildiği sosyal ve siyasal yaşamın kendisi belirsizlik taşırlar. Bu belirsizlikler toplanarak sonuçta yatırımdan elde edilecek faydanın öngörülmesini

zorlaştırırlar. Riski yaratan bu belirsizliklerdir.

Risk analizi çalışmalarının amacı belirsizlikleri sayısal değerlere çevirerek yatırımın taşıdığı riski anlamak ve doğru yatırım kararı verilmesine yardımcı olmaktır (Durmaz, 2003).

Yatırımın kendi sektörü içinde alacağı rol ve getirisinin anlaşılması, bu konudaki risklerin açıkça ortaya konulması, ancak onun içinde bulunduğu çevrenin doğru anlaşılıp analiz edilmesi ile mümkün olabilir. Risk analizi için çok sayıda incelenecek faktör arasında en önemli olanlar; ekonomik, teknolojik ve sosyal nitelikli olan genel çevre koşulları ile devlet ve yasalarla pazar ve rekabetle satıcılar ve mali kuruluşlarla ilgili olan yakın çevre koşullarıdır. Yatırım projelerinde risk çeşitleri aşağıdaki gibi sınıflandırılabilir;

Sistematik riskler

• Faiz oranı riski

• Enflasyon riski

• Piyasa riski

Sistematik olmayan riskler

• Yönetim riski

• Sektör riski

• Politik risk

• Finansal risk

• Faaliyet riski

Yatırım projelerinin değerlendirilmesi, elde edilmesi umulan verimin ve nakit akımlarının ölçülmesi ilkesine dayanır. Belirlilik altında proje değerleme sürecinde, maliyetler, satışlar, çeşitli ekonomik etkenler gibi belirsiz değişkenler proje değerlemede tek değerli kesin tahminler olarak alınır. Bu tahminlerden nakit akışları çıkarılır.

Daha sonra bir özet fayda rakamı (net bugünkü değer, fayda maliyet oranı, iç verim oranı) hesaplanarak önemli değişkenlerin değerleri değiştirilerek özet fayda rakamı yeniden hesaplanır. Böylece sonuçlara en çok hangi faktörlerin ne ölçüde etki ettiği bulunur. Bu çalışma duyarlılık analizidir. Karar vericiler, yargı ve inceleme aşamasında yatırım projesinin getiri oranını, duyarlılık analizi sonuçları ile birlikte diğer yatırım olanaklarını ve hesaplamalarda göz önüne alınmayan diğer soyut etkenleri inceleyerek karara ulaşırlar (Hertz, 1964).

Madencilik yatırımlarının değerlendirilmesinde de çok sayıda belirsizlik ve bu belirsizliklerden doğan riskler vardır. Bu belirsizliklerin başında maden yataklarının jeolojik yapısı gelir.

Teknolojik ve ekonomik kısıtlamalardan dolayı bir maden yatağındaki tüm jeolojik ve mineralojik

koşullar önceden belirlenemedikleri için, üretim süreci sırasında maden kalitesinde, yatak geometrisinde, içeriğinde ya da mineral özelliklerinde meydana gelebilecek değişikliklerin her biri risk unsurudur. Bu belirsizlikler nedeniyle madencilik yatırımları riskli yatırımlar olarak nitelenmekte ve değerlendirme sonuçları diğer yatırımlardan daha az kesinlik taşımaktadır (Çelebi ve Seyrantepe, 1990).

Madencilik sektöründe risk analizi için yaygın olarak kullanılan yöntemler; duyarlılık analizi, risk faktörünü içeren parametreler (indirgeme oranı, geri dönüş süresi, vb.), risk benzetim yöntemi, Monte Carlo benzetim yöntemi gibi analizlerdir.

Bu yöntemlerden duyarlılık analizi, madencilikte uzun yıllardan beri kullanılmaktadır. (Bennett, 1970), (Brown, 1970). Monte Carlo benzetim yöntemi ise en yaygın olarak kullanılan yöntemlerden birisidir (Aziz vd., 1977), (Bilodeau ve Park, 1988). Yatırım risklerinin değerlendirilmesi ve yatırım risklerinin ortadan kaldırılmaları için bir çok değişik yöntem önerilmiştir. Bu yöntemler ile ilgili bilgiler Kavrakoğlu (1992), Tevfik (1997) ve Durmaz (20003)’dan özetlenerek oluşturulan Çizelge 1’de verilmiştir.

2. BENZETĐM YÖNTEMĐ ĐLE RĐSK ANALĐZĐ Son yıllarda en çok kullanılan risk analizi yöntemlerinden birisi de benzetim yöntemidir. Bu yöntemde söz konusu yatırım ile ilgili olarak risk değerlendirmesine neden olan parametreler tespit edilip bu parametrelerin nasıl dağılım gösterdikleri tespit edilmeye çalışılır. Maden satış fiyatı ya da üretim maliyeti gibi ekonomik bir parametre için, geçmiş yıllardaki bilgiler veri olarak kullanılabilir.

Risk analizine etki edecek olan değişkenler tespit edilip bunların dağılımları belirlendikten sonra iki farklı yaklaşım ile benzetim uygulanabilir.

Bunlardan birincisi Monte Carlo benzetim yöntemi diğeri ise normal dağılımı esas alan benzetim yöntemidir.

Monte Carlo benzetim yönteminde risk analizi için belirlenen değişkenlerin daha önceden ortaya çıkan dağılımlarının frekans değerleri hesaplanır. Ardından rasgele sayı üreteci ile sayılar üretilip hesaplanan frekans aralığına giren rasgele sayı oranında değişkenlerin gerçekleştikleri değerlendirilip hesaplamalar yapılır.

Normal dağılım benzetim yönteminde ise risk analizi için seçilmiş olan değişkenlerin belirlenen dağılım değerleri normal dağılıma dönüştürülüp ortaya çıkan bu normal dağılım kümesinin ortalama ve standart sapmasına uygun olarak yine o kümeye ait olduğu var sayılan değerler rasgele olarak üretilip hesaplamalar yapılır. Bu tür bir benzetimde önemli nokta, eldeki verilerden normal dağılıma uygun olarak yeni veriler üretebilmektir.

Her iki yöntemde de değişkenlerin değerleri üretildikten sonra belirlenen ekonomik göstergeye uygun olarak hesaplamalar yapılır.

Yatırımın hesaplanan ekonomik ömrü boyunca elde edilecek gelir ve gider hesaplanır. Bu işlem belirli sayıda tekrarlanarak sonuçların belirli bir güven sınırı içinde elde edilmesi sağlanır.

Bilgisayar kapasitelerine bağlı olarak bu tekrarlama sayısı genelde 100 alınır ancak sayı arttıkça sonuçlar daha sağlıklı olacaktır. Bu sayıdaki hesaplamaların ardından sonuçların standart sapması ve ortalaması hesaplanıp karar verilmesi için sonuçlar bulunur.

Her ne kadar kolaylığı açısından yaygın kullanılan yöntem Monte Carlo benzetim yöntemi olsa da, bu çalışmada bir maden yatağı için riski normal dağılım benzetim yöntemine uygun olarak hesaplayan bir bilgisayar yazılımı geliştirilmiştir.

Çizelge 1. Yatırım Riskleri Değerlendirme Yöntemleri

Yöntem Açıklama

Başa baş noktası analizi

Bir projede kar ve zararın başa baş olduğu ya da kar ile zararın sıfır olduğu üretim noktasını belirlemeyi amaçlar. Bir projenin başa baş üretim noktası ne kadar yüksek ise proje o kadar risklidir. Fiyat ayarlamaları yapılırken başa baş noktası fiyatı, kar edilebilecek en düşük fiyat düzeyini göstermektedir. Bu açıdan başa baş noktası fiyatının alınabilecek en yüksek risk düzeyini gösterdiği düşünülebilir

Duyarlılık analizi

Bir projenin kapsamında yer alan değişken ve parametrelerin nasıl ve hangi derecede projenin getirilerini etkileyeceklerini inceleyen bir yöntemdir. Temel amacı bir değişkenin değişim aralığı içindeki değişmelerinin projenin karlılığı üzerindeki etkilerini hesaplamaktır. Böylece sonuçları en çok etkileyen değişkenler saptanır.

Karar ağacı analizi

Projenin hayata geçmesinden sonra her aşamasını izleyen kararlar bir önceki aşamada gerçekleşen duruma bağlı olarak farklılık gösterecektir. Her aşamada çeşitli seçeneklerin bulunması sonucu aşamalar bakımından dallanmalar görülecektir. Bu yöntem ile çok karmaşık gibi görünen karar durumları açık görülür hale gelir ve standart sapma cinsinden risk hesabı yapmak mümkündür

Benzetim

Geçmiş yıllardaki verileri alıp dağılımlara dönüştürerek sonuçları tahmin etme ilkesine dayanır. Bu çıktı yönetimin önemli belirsiz değişkenler konusunda daha bilgili kılınmasını sağlar.

Beklenen Parasal değer analizi

Kabaca kazançlar ile bu kazançlara ulaşılma ihtimallerinin çarpılmasından elde edilen sonuçların toplamıdır.

Đskonto Oranının Kullanılması

Đskonto oranlarında değişiklik yapılarak risk kontrolü yapılabilir. Daha riskli projeler için daha büyük iskonto oranları kullanılır, böylece indirgenmiş kar değerleri düşük tutulmuş olur.

Belirlilik eşdeğeri

Gelecekte belirli bir yılda elde edilmesi tahmin edilen ve risk taşıyan bir nakit girişi, işletme yöneticileri için aynı tarihte elde edilmesi kesin olan daha küçük bir miktarda nakit girişine tercih edilebilir. Risk taşıyan ve kesin olan nakit akışı arasındaki oran q olarak alınırsa 0<q<1 olan bir belirli katsayıya dönüşür. Bu katsayı risk arttıkça sıfıra yaklaşır.

Fayda fonksiyonları

Yatırımcının bir getiri için hangi ihtimaller içinde ne kadar riski göze aldığını gösteren ve bir takım testler ile ortaya çıkarılan tamamen yatırımcının özelliklerine bağlı bir fonksiyondur. Daha çok yatırımcının riske olan yaklaşımını anlamak için kullanılır.

3. YAZILIMIN GELĐŞTĐRĐLMESĐ

Madencilik yatırımlarının risk analizinde kullanılacak yazılımı geliştirmek için

®MSVisualBasic6.0 programı kullanılmıştır.

Yazılım, verilerin girilmesi ve sonuçların gösterilmesi için pencereler ile girdileri normal dağılıma dönüştüren, rasgele sayı üreten, hesaplamaları yapan ve sonuçları grafik olarak yansıtan modüllerden oluşmaktadır.

3.1. Girdiler ve Hesaplamalar

Yazılım, bir maden yatağı için madencilik kapasitesini, cevher işleme kapasitesini, rafineri ve/veya pazarlama kapasitesini, sabit maliyeti, verimi ve indirgeme oranını sabit bilgi olarak kullanıcıdan almaktadır. Ayrıca madencilik maliyeti, konsantre maliyeti, rafineri ve/veya pazarlama maliyeti, satış maliyeti ve tenör-tonaj dağılımı bilgileri de değişken olarak hesaplamalara katılmaktadır. Bu bilgiler kullanılarak sonuçta elde edilecek kazancın hesaplanması için literatürde Lane (1964) yaklaşımı olarak bilinen bağıntı kullanılmıştır (1).

Bu bağıntıda, bir madenden üretilen ham cevherin konsantre tesisinde işlenmesi sonrasında ya da rafineri sonrasında belirli bir satış fiyatı ile satılması bilgileri değerlendirilerek bir yıllık kar hesaplanabilmektedir. Tenör-tonaj dağılımı ve sınır tenörü bilgilerinin kullanılması sonrasında maden yatağının işletme ömrü de ayrıca hesaplanabilmektedir.

Bu ömür süresi içinde her yıl için elde edilecek kar, Lane (1964) yaklaşımı ile hesaplanıp belirli bir indirgeme oranı ile bu karın bugünkü değeri hesaplanmakta, böylece maden yatağının ömrü süresince elde edilecek toplam indirgenmiş kar hesaplanabilmektedir. Bu hesaplamalarda kullanılan temel bağıntı aşağıdaki gibidir;

T f Q m Q c Q r s

P = ( − ) *

− *

− *

− *

Burada;

P : Kar ($)

s : Satış fiyatı ($/ton)

r : Rafineri ve/veya pazarlama maliyeti ($/ton) c : Cevher işleme maliyeti ($/ton)

m : Madencilik maliyeti ($/ton) Qr : Cevher miktarı (ton)

Qc : Konsantre edilen maden miktarı (ton) Qm : Çıkarılan maden miktarı (ton)

F : Sabit maliyet ($)

T : Süre

Buradan elde edilen yıllık karların bugünkü değerini, yani indirgenmiş karı belirlemek için ise indirgenmiş kar hesabı yapılmalıdır. Đndirgenmiş kar hesabı için kullanılan ilişki aşağıda verildiği gibidir (2);

∑

=

+

=

m

n

d

DP P

1

( 1 )

Burada;

n : yıl

m : işletme ömrü DP : Đndirgenmiş kar d : Đndirgeme oranı

3.2. Dağılımların Düzenlenmesi

Belirli bir dağılım elde edebilmek için bazı değişkenler ile ilgili olarak, o değişkenlerin son yıllardaki gerçek değerlerinin kullanıcı tarafından girilmesi gerekmektedir. Yazılımda bu süre 10 yıl olarak alınmış, ancak eldeki veriler daha az ise yine de hesaplamalara olanak veren bir sistem geliştirilmiştir. Buna rağmen benzetim için gerekli olan ortalama ve standart sapmaların hesaplanabilmeleri için en az iki verinin gerekli olduğu ve veri sayısı arttıkça benzetim sonuçlarının daha sağlıklı olacağı unutulmamalıdır. Girilmesi gereken değişkenler, madencilik maliyetleri, konsantre maliyetleri, rafineri ve/veya pazarlama maliyetleri ve satış fiyatları bilgileridir. Bu bilgiler kullanıcı tarafından yazılımın ilgili penceresi kullanılarak girilmektedir.

Geçmiş yıllara ait girilen bu veriler kullanılarak, ortalama ve standart sapma hesaplanır. Daha sonra yazılım, standart sapması ve ortalaması bilinen bu kümeden yaralanarak o kümenin normal dağılımına uygun, aynı standart sapma ve ortalamaya sahip çok sayıda rasgele değer üretir. Bu işlem yazılım içerisine yerleştirilen bir alt program ile yapılmaktadır.

Bu alt program, önce 1-10000 aralığında rasgele bir sayı üretir. Bu sayının normal dağılıma ait z tablosundaki yerine göre belirli bir olasılık çarpanı ortaya çıkar.

Böylece, kullanıcının belirleyeceği benzetim tekrar sayısı kadar yeni veri üretmek mümkün olmaktadır

Maden yatakları ile ilgili hesaplamalar yapılırken bir başka önemli değişken de maden yatağının tenör-tonaj dağılımı ve sınır tenörü değeridir.

Yazılım, sınır tenörü değerini ve tenör-tonaj dağılımını 10 ayrı tenör aralığı halinde girdi olarak almaktadır. Kullanıcının elinde daha az tenör aralığı verisi var ise bunlar da kullanılabilmektedir. Kullanıcının girdiği her bir tenör-tonaj aralığı için normal dağılıma uygun tonaj verileri benzetimleri elde edilmektedir.

Burada önemli bir nokta maden yatağı tenör- tonaj dağılımının homojenliği ile ilgili bilgidir. Bu bilgi kullanıcıya kolaylık olması açısından bir cetvel üzerinden verilmiştir. Buna göre 1-10 aralığında bir homojenite cetveli düzenlenerek maden yatağı için bir derece girilmesi istenmektedir. Bu girilen değere uygun olarak normal dağılım sınırları yazılım tarafından hesaplanıp kullanıcıya eş zamanlı olarak gösterilmekte ve seçtiği homojenlik derecesinin ne anlama geldiği hakkında bilgi verilerek en doğru dereceyi seçmesine yardımcı olunmaktadır.

Bu homojenlik derecesi kullanılarak rasgele sayı üreteci ve z tablosu yardımı ile her bir tenör aralığı için çok sayıda tonaj verisi üretilebilmektedir. Bu veriler maden yatağının ömrünün hesaplanmasında da kullanılmaktadır.

Maden yatağı ile ilgili olarak sabit değerler, değişkenler ve benzetim süreci içinde rasgele yenilenen değerler elde edildikten sonra maden yatağının hesaplanan ömrü içinde indirgenmiş kar hesaplaması yazılım tarafından yapılır ve kullanıcı tarafından belirlenen benzetim tekrar sayısı kadar sonuç değeri üretilerek grafik olarak sonuç ekranında gösterilir.

Bu sonuçların ortalama, standart sapma değerleri de ayrıca hesaplanmaktadır. Bu değerler kullanılarak ortalama indirgenmiş kar, risk faktörü ve kullanıcının gireceği bir indirgenmiş kar değerinin bu koşullarda gerçekleşme yüzdesi yine yazılım tarafından hesaplanarak sonuç ekranında verilir (Şekil 1).

Risk faktörü, benzetim sonucu elde edilen indirgenmiş kar değerlerinin standart sapmalarının ortalamalarına oranı olarak tanılanabilir. Risk faktörü, yatırım kararı

açısından önemli bir parametredir (Dowd, 1994) ve aşağıdaki gibi formüle edilebilir;

R σ m

=

Burada;

R : risk faktörü, σ : standart sapma, m : ortalamadır. 3.3. Algoritma

Yazılım, öncelikle hesaplamalar için ihtiyaç duyduğu bilgileri yüklemek içi çalışmaya başlamaktadır. Bu bilgilerin bir bölümü (1) numaralı eşitlikle verilen hesaplama için gerekli bilgilerdir. Daha sonra tenör-tonaj dağılımı ve sınır tenörü değerini ve üretim ile ilgili kapasiteleri de kullanarak ömür hesaplaması yapılmaktadır. Ömür hesaplaması gelecek yıllar ile ilgili olarak bir yıl için hesaplanan karlar kullanılarak, indirgenmiş kar hesabı yapmak için gereklidir.

Daha sonra, başlangıçta 100 olarak alınan ancak kullanıcı tarafından değiştirilebilen bir benzetim sayısı kadar, her bir tonaj dilimi için tonaj, madencilik maliyetleri, konsantre maliyetleri, rafineri ve/veya pazarlama maliyetleri ile satış fiyatları bilgileri kendi dağılım değerlerine uygun olarak yeniden rasgele üretilip hesaplamalar yeniden yapılarak dağılım sınırları içindeki her ihtimal için kar ve indirgenmiş kar yeniden hesaplanır.

Bu hesaplamaların ortalama ve standart sapmaları bir yandan hesaplanırken bir yandan da indirgenmiş kar değerleri için benzetim sayısı kadar grafikte sütun oluşturulur. Bu sayede kullanıcı her bir benzetim sayısı için indirgenmiş kar değerini grafikte görebilir. Yazılımın veri girişi, sonuçların gösterilmesi ve grafiğin çizilmesi için kullanılan ana penceresi Şekil 1’de verilmiştir. Geçmiş yıllara ait bilgilerin kullanıcı tarafında girildiği ve dağılımlara uygun hesaplamaların yapıldığı pencere Şekil 2’de, tenör-tonaj dağılımı, sınır tenörü ve maden yatağı homojenitesi ile ilgili yazılım penceresi Şekil 3’de verilmiştir. Yazılımın basitleştirilmiş algoritması ise adımlar halinde Çizelge 2’de verildiği gibi yazılabilir;

Çizelge 2. Yazılım Özet Algoritması

ADIM ĐŞLEM

Benzetim sayısı=0 1 Benzetim sayısını bir artır

2 Madencilik kapasitesi,cevher işleme kapasitesi, rafineri ve/veya pazarlama kapasitesi, sabit maliyet, cevher kazanma oranı ve indirgeme oranı verilerini al 3 Rasgele sayılar üreterek madencilik maliyeti, konsantre maliyeti, satış fiyatı ve rafineri

ve/veya pazarlama maliyeti verilerinden dağılımlarına uygun yeni sonuçlar üret.

4 Rasgele sayılar üreterek tenör-tonaj dağılımına uygun yeni tonaj sonuçları üret 5 Maden yatağı ömrünü hesapla

6 Maden yatağı ömrüne uygun olarak kar ve indirgenmiş kar hesapla 7 Hesaplanan değeri grafikte göster

8 Benzetim sayısı = Đstenen benzetim sayısı ise 9. adıma, değilse 1. adıma git

9 Benzetim sayısı adedi kadar hesaplanan indirgenmiş kar değerlerinin ortalamasını ve standart sapmasını hesapla

10 Risk faktörünü hesapla

11 Kullanıcının girdiği indirgenmiş kar değeri için gerçekleşme yüzdesini hesapla ve dur

Şekil 1. Yazılım ana penceresi

Şekil 2. Geçmiş yıllar ile ilgili verilen girileceği yazılım penceresi

Şekil 3. Tenör-tonaj dağılımı ve homojenite veri giriş penceresi

4. UYGULAMA VE SONUÇLAR

Yazılım, geliştirildikten sonra, bir bakır madeni ile ilgili bilgiler girilerek denenmiştir. Madencilik ve piyasa bilgileri ile maden yatağı tenör-tonaj dağılımı bilgilerinin; indirgenmiş kar dağılımı gerçekleşme oranları ve risk faktörü üzerindeki

etkilerini görebilmek için iki farklı özellikte veri grubu ile yazılım denenmiştir. Birinci gruptaki verilerin geçmiş yıllardaki dağılımları birbirine yakın, küçük bir varyans ile gerçekleşirken ikinci grup veri maden yatağı geçmiş yıllar ile ilgili verilerinin dağılımı biraz daha büyük varyansa sahip olarak seçilmiştir. Dağılımdaki varyansın

sonuç üzerindeki etkisini daha iyi görebilmek için işletme kapasitesi ve sabit maliyetler gibi girdiler her iki durum için de sabit tutulmuştur. Ayrıca, tenör-tonaj değerleri aynı olmasına rağmen, birinci durumda tenör-tonaj homojenite derecesi 1 ilken ikinci durumda 10 alınmıştır. Buna göre birinci durum (görece olumlu dağılım) ve ikinci durum (görece olumsuz dağılım) ile ilgili veriler ve bu veriler ile ilgili yazılımın ürettiği sonuçlar Çizelge 3’de verilmiştir.

Görüldüğü gibi üretim, işleme ve pazarlama maliyetleri ile kapasite verileri aynı seçilmesine karşın geçmiş on yıl ile ilgili maliyet ve satış bilgileri farklı olduğunda ve tenör-tonaj dağılımının homojenitesi farklı olduğunda, yatırımın ortalama indirgenmiş kar değerleri ve risk faktörü değerleri birbirinden çok farklı çıkmaktadır. Bu durum, ekonomik istikrarın ve fiyat dalgalanmalarının yatırım kararları üzerinde ne kadar önemli etki yaptığını göstermesi bakımından dikkate değerdir.

Ayrıca maden yatağının tenör-tonaj dağılımının da homojen bir yapı göstermesi yatırım kararı üzerinde önemli etki yapmaktadır. Homojenlik derecesi büyük olunca benzetim sırasında rasgele üretilen tonaj değerleri büyük varyans ile üretilecek ve farklı ömür ve ekonomik sonuçlara ulaşılacaktır. Oysa düşük homojenlik değeri ile birbirine yakın tonaj değerleri üretilecek ve ortalamadan büyük bir sapma gözlenmeyecektir.

Sapma az olunca risk faktörü de azalacaktır.

Buradan, maden yatağının tenör-tonaj dağılımın homojen olmasının yatırım kararı üzerinde olumlu etkisinin olacağı sonucuna varılabilir.

KAYNAKLAR

Aziz, A., Janakiraman, C., Werner, A.B.T., 1977, A Computer Simulation Model for the Assessment of Mineral Resources, 14th APCOM, R.V. Ramani ed., AIME, NY, pp.1182-1196

Bennett, H.J., 1970 Financial Evaluation of Mineral Deposits using Sensitivity and Probabilistic Analysis Methods, US Bureau of Mines, IC 8495, , 82 p.

Bilodeau, M.L., Park, Y.H., 1988, Computer Aided Mine Investment Analysis, Computer Applications inthe Mineral Industry, Collins and Singhal, ed., Balkema, Rotterdam

Brown, G. A., 1970, The Evaluation of Risk in Mining Ventures, CIM Bulletin, October, pp.1165-1171 Çelebi, Neş’e, Seyrantepe, Tünay, 1990, Türkiye Kömür Madenciliği Yatırımları için Bir Risk Analiz Modeli, Türkiye 7. Kömür Kongresi, Zonguldak Dowd, P.A., 1994, “Risk Assessment in Reserve Estimation and Open-pit Planning”, Transactions of the Institute of Mining and Metallurgy, Vol. 103 September-December , A148-154.

Durmaz, Deniz, 2003, Yatırım Projelerinin Planlanmasında Risk Analizi, Yönetimi ve Bir Uygulama, Yıldız TÜ. YL Tezi, FBE, Yayınlanmamış, Đstanbul

Hertz, David B., 1964, "Risk Analysis in Capital Investment," Harvard Business Review, January- February.

Kavrakoğlu, Đ., 1992, Decision Economics, Boğazici Mezunlar Derneği, Đstanbul

Lane, K. F., 1964, “Choosing the Optimum Cut-off Grade”, Quarterly of the Colorado School of Mines, Vol. 59, No. 4, p. 811-829.

Tevfik, T. A., 1997, Risk Analizine Giriş, Alfa Basım Yayım Dağıtım, Đstanbul

Çizelge 3. Yazılımda Denenen Đki Durum ve Sonuçları

Veriler Durum A Durum B

Maden işleme kapasitesi (ton) 1 000 000 1 000 000

Cevher işleme kapasitesi (ton) 900 000 900 000

Rafineri /pazarlama kapasitesi (ton) 25 000 25 000

Sabit Maliyet ($) 850 000 850 000

Cevher kazanma oranı (%) 80 80

Đndirgenme oranı (%) 7 7

Madencilik maliyeti ($/ton) ortalama (s.sapma) 6,0 (1,18) 6,1 (4,42) Konsantre maliyeti ($/ton) ortalama (s.sapma) 15,6 (1,69) 14,8 (7,95) Rafineri /pazarlama maliyeti ($/ton) ortalama (s.sapma) 78,9 (2,62) 89,7 (31,22) Satış fiyatı ($/ton) ortalama (s.sapma) 1673,7 (9,87) 1893,7 (87,72)

Tenör-tonaj homojenite (1-10) 1 10

Sonuçlar

Ortalama Đndirgenmiş kar (milyon $) 108 -178 80 -230

Risk faktörü (%) 29-32 63-233